中国健康教育２０１７年６月第３３卷第６期 ・论著・ 大学生手机网络成瘾分类量表的初步编制 胡丹丹，徐源，丁娇儿，李江 【摘要】 目的本研究旨在编制出适合中国大学生的手机网络成瘾分类量表，并进行信效度检验。方法 以网络成瘾的特征作为参考，结合智能手机自身的功能特点，通过专家访谈并开展预调查，编制手机网络成瘾的 条目；选取上海某大学在校本科生２９５人进行问卷调查，２周后对３０名学生进行重测，检验量表信效度。结果 探索性因素分析获得４个维度：手机网络社交成瘾、娱乐成瘾、信息成瘾和购物成瘾，解释５４．６３％总方差。总 量表的同质性信度（Ｃｒｏｎｂａｃｈ’Ｓ 系数）为０．８７４，重测信度为０．９２９。结论该分类量表具有良好的心理测量学 特性，可用于手机网络成瘾类型的筛查。 【关键词】 手机网络成瘾；类型；探索性因子分析；信度；效度 【中图分类号】Ｒ１９３ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００２—９９８２（２０１７）０６—０５０５—０４ ＤＯＩ：ｌＯ．１６１６８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１００２—９９８２．２０１７．０６．００６ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ Ｐｈｏｎｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ａｄｄｉｃｔｉｏｎ Ｓｃａｌｅ ｆｏｒ ｃｏｌｌｅｇｅ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ＨＵ Ｄａｎ—ｄａｎ，ＸＵ Ｙｕａｎ，ＤＩＮＧ Ｊｉａｏ－ｅｒ，ＬＩ Ｊ￣ａｎｇ．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｐｕｂｌｉｃ Ｈｅａｈｈ，Ｆｕｄａｎ Ｕｎｗｅｍｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００３２，Ｃｈｉｎａ 【Ａｂｓｔｒａｃｔ】 Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ａ ｓｃａｌｅ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃｏｌｌｅｇｅ ｓｔｕｄｅｎｔｓ，ａｎｄ ｔｅｓｔ ｉｔｓ ｒｅｌｉ— ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｖａｌｉｄｉｔｙ．Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｉｎｔｅｍｅｔ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ ｗａｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｏ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ．ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ．ａｎｄ ｅｘｐｅ￣ｉｎｔｅｒｖｉｅｗｓ．Ｔｈｅ ｄａｔａ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｂｙ ａ ｃｏｎ— ｖｅｎｉｅｎｃｅ ｓａｍｐｌｅ ｏｆ ２９５ ｃｏｌｌｅｇｅ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ｉｎａ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ．Ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｗａｓ ｒｅｖｉｓｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｔｅｍ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｗａｓ ｔｅｓｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ（ｎ：２９５）．Ｔｈｅ ｔｅｓｔ—ｒｅｔｅｓｔ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｗａｓ ｔｅｓｔｅｄ ｂｙ ３０ ｓｔｕｄｅｎｔｓ ａｆｔｅｒ ２ ｗｅｅｋｓ．Ｒｅｓｕｌｓｔ Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｗａｓ ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｏｆ ４ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ，ｉｎｃｌｕ— ｄｉｎｇ“Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｏｆ Ｓｏｃｉｌａ Ｎｅｔｗｏｒｋ”，“Ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ”，“Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ’’ａｎｄ“Ｏｎｌｉｎｅ Ｓｈｏｐｐｉｎｇ”，ｔｈｅｙ ｃｏｕｌｄ ｅｘｐｌａｉｎ ５４．６３％ｏｆ ＡＮＯＶＡ．Ｔｈｅ Ｃｒｏｎｂａｃｈ’Ｓ Ｏ／ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｓｃａｌｅ ｗａｓ ０．８７４，ａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｓｔ－ｒｅｔｅｓｔ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔ ｗａｓ ０．９２９．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ Ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ ｈａｓ ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ｖａｌｉｄｉｔｙ ａｎｄ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ． 【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ】 Ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｉｎｔｅｒｎｅｔａｄｄｉｃｔｉｏｎ；Ｔｙｐｅ；Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ；Ｖａｌｉｄｉｔｙ 在中国，截至２０１６年６月，手机网民６．５６亿， 将手机网络成瘾按照功能来划分类型。不同的手机 占所有网民的９２．５％¨ｌｊ。智能手机给人们带来便利 成瘾形式背后有不同的心理因素¨ ，根据不同类 的同时也带来了一些隐患，尤其是依赖和成瘾问 型的危险因素进行针对性干预，可增加干预的成功 题。虽然手机成瘾的定义尚有争议，但研究者们依 性。因此，项目组于２０１４年３＿＿６月选取上海某大 然对此进行了大量研究。随着智能手机的普及，李 学公共卫生学院五年级本科生为样本进行调查研 江等 将以网络为依托的手机成瘾称为“手机网络 究，旨在通过手机网络成瘾分类量表的初步编制和 成瘾”。大学生作为手机网络成瘾高危对象，多项 信效度检验，为将来对大学生进行有针对性的干预 研究表明：过度使用智能手机用会对其身心和社会 措施提供理论依据。 功能造成不同程度的损害，如造成头痛，睡眠障 碍 ］，抑郁、沮丧 。 ，降低学习效率等 ］。 １对象与方法 国内外研究者开发了大量量表 Ｊ，但鲜有研究 １．１对象上海某大学公共卫生学院的五年级本 科生２９５人。 【基金项目】上海市卫计委第四共卫生三年行动计划重点学科 １．２方法 建设（１５ＧＷＺＫ１００１）；上海市教委公共卫生硕士示范 １．２．１抽样方法 采取整群抽样，选取上海某大 性基地建设 【作者单位】复旦大学公共卫生学院，上海２０００３２ 学公共卫生学院的五年级本科生为样本，进行自填 【作者简介】胡丹丹（１９９１一），女，湖南常德人，硕士在读，研究 式量表测试。根据探索Ｉ生因素分析每个观测变量应 方向：健康教育与健康促进。 【通讯作者】李江，男，副研究员，研究方向：健康教育与健康促 至少需要５—１０名被试者的要求，本量表共有３２ 进。Ｅ—ｍａｉｌ：ｌ￣ｉａｎｇ—ｆｄ＠ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃｎ 个条目，所以本次测试的样本量预计为１６０～３２０ ・５０５・ 人。正式调查发出问卷３１０份，回收有效问卷为 ２９５份。２周后通过方便抽样选取３Ｏ人进行重测， 剔除信息缺失较多的无效问卷２份，回收有效问卷 ２８份。 看网购物品的物流情况，否则就会感到不安”、“手 机网购让我觉得开心”等。总量表共３２个条目， 采用Ｌｉｋｅｒｔ ５点评分，从“完全不符”到“完全符 合”，依次计１～５分，最低３２分，最高１６０分， 最后计算每一类型的得分以及全卷总得分，得分越 １．２．２问卷条目的初步编制 根据前期文献查阅 情况，参考Ｙｏｕｎｇ的网络成瘾量表¨ （Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ａｄｄｉｃｔｉｏｎ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ，ＤＱ）和手机成 高说明该类手机网络成瘾的可能性越高。最后邀请 相关领域的专家对问卷的条目进行审阅和修订，从 而完成了手机网络成瘾分类量表的初步编制，最终 问卷还增加了６个关于一般人口学特征和实际手机 瘾量表（熊婕等，大学生手机成瘾倾向量表¨ ， Ｍｏｂｉｌｅ Ｐｈｏｎｅ Ａｄｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｅｎｄｅｎｃｙ Ｓｃａｌｅ，ＭＰＡＴＳ）的 条目，即以美国《精神疾病诊断与统计手册第四 版》（ＤＳＭ４）中成瘾行为的症状为基础（耐受性、 戒断ｌ生、突显行为、强迫性等），拟定访谈提纲， 进行定性访谈。访谈对象为１０名自报或被同学认 为经常使用手机上网的大学本科生。在访谈过程 中，要求访谈对象描述对手机网络成瘾的看法，自 己或他人平时最常使用手机的功能，使用手机上网 对自己生活习惯带来的改变或困扰等。根据访谈结 果，将手机网络成瘾初步划分为４类：“手机网络 社交（Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，Ｒ分量表）成瘾”、“手机网络 娱乐（Ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ，Ｅ分量表）成瘾”、“手机网 络信息（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，１分量表）成瘾”和“手机 网络购物（Ｓｈｏｐｐｉｎｇ，Ｓ分量表）成瘾”。结合所查 阅到的相关文献以及以Ｙｏｕｎｇ量表为代表的较为成 熟的网络成瘾量表等资料，编写了手机网络成瘾分 类量表的条目，每个类型为分量表，均包含了 耐受性、反复性、戒断症状、渴望、对日常生活产 生的负面影响等成瘾的主要症状：（１）Ｒ量表主要 针对手机网络社交软件（ＡＰＰ）的使用（８个条 目），如“我每天花费大量的时间在社交ＡＰＰ上”、 “手机不在手上时我总想看看是否有人发信息给我 或者给我的微博、朋友圈点赞和回复”、“社交ＡＰＰ 上有消息没能及时回复时我会焦躁不安”等；（２） Ｅ量表主要针对手机网络娱乐软件的使用（８个条 目），如“我花费大量时问在手机上进行娱乐活 动”、“网络小说或游戏任务更新的时候我总是第一 时间跟进”和“在做其他事情的时候，我会因为想 着手机游戏而分心”等；（３）Ｉ量表主要针对手机 网络信息软件的使用（８个条目），如“我每天花 很多时问用手机查找和阅读各种新闻、信息”、“我 曾经因为用手机阅读新闻或信息而坐过站或错过其 他事”和“我曾经想要控制自己用手机在网上收集 和浏览信息的时问，但是无效”等；（４）Ｓ量表主 要针对手机网络购物软件的使用（８个条目），如 “我用手机逛网店的时间越来越长”、“我频繁地查 ・５０６・ 网络使用时长的问题。 １．２．３统计分析采用Ｅｐｉ Ｄａｔａ ３．０软件进行数据 录入，应用ＳＰＳＳ ２２．０软件进行数据分析，主要包 括探索性的因子分析和信效度检验。 ２ 结果 ２．１一般情况正式调查共发出问卷３１０份，回 收有效问卷为２９５份，其中男生１５９人，女生１３６ 人，回收率为９５．２％，有效率为１００％。 ２．２项目分析采用同质性检验作为题项筛选的 指标，若某一题项得分与总分的相关性愈高，表示 该题项与整体量表的同质性愈高，所要测量的心理 特质或潜在行为更为接近。分别求出各题项得分与 总分之间的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数，其中第１２题和第２３ 题的得分与总得分之间的相关系数低于０．３，因此 可考虑剔除掉这两条题目，其他３０条题目的得分 与总分的相关系数均在０．３２～０．６２之间（Ｐ＜ ０．０１）。 ２．３效度 ２．３．１探索性因素分析 对全部２９５份问卷测得 的数据进行探索性因子分析。经计算，数据ＫＭＯ 值为０．８５７，且巴特利特球性检验结果显著（）（。＝ ３５９８．８６，ｄｆ＝４９６，Ｐ＜０．０１５）。因此，数据适合 作探索Ｉ生因子分析。然后采用主成分分析法，进行 方差最大性正交旋转，提取特征根大于１的因素共 ７个。前４个因素与编制的构建观念相符，故剔除 第５、第６、第７个因素所主要负荷的条目，即第 ２、第７、第１２、第１５、第１８、第２３、第２４题等７ 个条目。在剔除以上的条目后再次用同样的方法进 行因素分析，剔除新出现的第５个特征值大于１的 因素其主要负荷的条目第２９题，最终得到４个主 要的影响因素：按照量表设计的意图分别为“手机 网络购物成瘾”、“手机网络娱乐成瘾”、“手机网 络社交成瘾”和“手机网络信息成瘾”，共２４个条 目，可以解释总方差的５４．６３ｌ％，具体见表１。 中国健康教育２０１７年６月第３３卷第６期 ・论著・ 表１各条目的因素载荷 手机购物成瘾 手机社交成瘾 手机娱乐成瘾 手机网络信息成瘾 条目 载荷 ２６ ３Ｏ ０．８３ Ｏ．８Ｏ 行为症状，具有较好的内容效度。 ２．３．３效标效度在本研究中，我们以Ｙｏｕｎｇ的 条目 载荷 ３ ６ Ｏ．７８ ０．７４ 条目 载荷 ９ １０ Ｏ．７８ ０．７７ 条目 １９ ２１ 载荷 ０．７３ Ｏ．７３ 手机成瘾量表和ＭＰＡＴＳ作为外部效度的检验指标， 检验经过探索性因素分析后２４条目版自制量表的 外部效度，结果如表２所示：从表２可以看出自制 ３１ ２５ ２７ Ｏ．７５ ０．７４ ０．７３ １ ４ ５ ０．７２ ０．７Ｏ ０．６７ ｌ１ １６ １４ ０．６７ ０．６３ ０．６１ １７ ２２ ２Ｏ Ｏ．６９ ０．６２ ０．５２ 量表的各个分量表与Ｙｏｕｎｇ的量表、ＭＰＡＴＳ的各个 维度及总分的相关均有显著的相关性。除了ｓ量表 外，其他分量表及总量表与Ｙｏｕｎｇ量表的相关性均 大于０．３。自制量表与ＭＰＡＴＳ ４个分量表及总分的 相关性，各分量表之间差异较大，Ｒ量表的相关系 数在０．３８～０．６４之间；Ｉ量表与ｓ量表次之，但也 均大于０．３；Ｅ量表仅与“突显行为”的相关性大 于０．３。但自制量表总分与ＭＰＡＴＳ的相关系数在 ０．４～０．７之间，表示自制量表的某些部分与 ＭＰＡＴＳ的部分功能十分相似，效标效度较理想。 ３２ ２８ ０．６８ ０．５４ ８ Ｏ．５２ １３ Ｏ．５７ ２．３．２ 内容效度 经过心理健康与健康行为学领 域专家评审，并通过与Ｙｏｕｎｇ量表等权威测试量表 的参照对比，该量表在问题设置结构上与权威量表 结构相似，在问题的语言表述上清晰准确，进而认 为其内容能够切实地反映出所要测量的心理特质和 表２手机网络成瘾类型量表与Ｙｏｕｎｇ量表、ＭＰＡＴＳ的Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析 ２．４信度 ３讨论 ２．４．１ 内部一致性信度 ２４条目版量表的Ｃｒｏｎ— ｂａｃｈ’Ｓ 系数为０．８７４，简化后社交成瘾、娱乐成 瘾、信息成瘾、购物成瘾４个分量表的Ｃｒｏｎｂａｃｈ’Ｓ ０ｆ系数分别为０．８２８、０．７９３、０．７５４和０．８７３。 本研究中手机网络成瘾分类量表的初步编制借 鉴和参考了国内外已有的关于网络成瘾和手机成瘾 的研究成果，在个体访谈的基础上，初步编制出了 分类量表并进行了信效度检验。在本次研究中，最 终的２４条目简化量表的Ｃｒｏｎｂａｃｈ’Ｓ 系数为 ０．８７４，４个分量表的 系数均在０．７５４以上，总量 ２．屯２重测信度总量表的重测信度为０．９２９，社交 成瘾、娱乐成瘾、信息成瘾和购物成瘾４个分量表的 重测信度分别为０．７４９、０．８７９、ｏ．７５４和０．９０８。 ２．４．３奇偶折半信度 简化版量表的奇偶折半信 度的Ｓｐｅａｒｍａｎ—Ｂｒｏｗｎ系数为０．６６２。 ２．５分类量表的区分效度 从表３可看出，各分 表的重测信度为０．９２９，４个分量表的重测信度在 ０．７４９以上，总量表奇偶折半信度的Ｓｐｅａｒｍａｎ－ Ｂｒｏｗｎ系数为０．６６１。可见该量表符合心理测量学 标准，具有良好的信效度 。在探索性因子分析 中，量表设计之初的“手机网络社交成瘾”、“手 量表之间的相关系数介于０．２１５～０．３８８之间。 表３ 成瘾类型量表及其与各分量表之间的 相关系数（ｒ，Ｐｅａｒｓｏｎ） 机网络娱乐成瘾”、“手机网络信息成瘾”和“手 机网络购物成瘾”４个类别成为了载荷最大的４个 因素，即本分类量表在设计中的合理性得到了证 明。在此基础上，本研究中手机网络购物成瘾部分 方差解释量最大，信度最高，这说明了手机网购成 瘾问题潜在的严重性，这点在国外研究中也得到了 证实 擂 。项目分析结果中，１２和２３题与总分相 关性很低，这可能与这它们是仅有的反向条目有 ．Ｓｎ７・ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｊｕｎｅ ２０１７，Ｖｏ１．３３，Ｎｏ．６ 关。以往研究发现，在兼具正反向条目的量表中， 正反向条目搭配不当可能会使量表结构复杂化＿２０ 。 有研究中表明，将反向条目改为正向条目后它们与 其他条目的相关性将增大 。因此，在将来可考 虑将本量表中的反向条目改为正向。 由于目前还没有关于手机网络成瘾诊断的金标 准，因此，本研究以Ｙｏｕｎｇ量表和ＭＰＡＴＳ作为效 标，这可能是部分效度检验结果不太理想的原因。 结果显示，手机网络成瘾分类量表中的Ｓ量表与 Ｙｏｕｎｇ量表的相关性小于０．３，这可能是因为Ｙｏｕｎｇ 手机成瘾量表中与手机网购相关的内容十分有 限 。自制量表各分量表与ＭＰＡＴＳ几个维度之间 相关性较差，主要是因为两个量表的分类依据不 同：手机网络成瘾分类量表以手机功能为依据，而 ＭＰＡＴＳ则是根据行为成瘾的主要症状 。此外， 由于主成分分析后各分量表剔除了与ＭＰＡＴＳ维度 相关的若干条目，如：Ｒ量表中剔除的条目２与社 交抚慰相关；Ｅ量表中剔除的条目１２则和戒断症 状相关；而与这些条目相关的维度，相关性明显低 于其他维度（表２）。因此，在后续研究中应考虑 对这些分量表的条目进行调整和补充，以增加效 度。对分类量表的各维度得分与总得分间进行相关 性分析，发现各分量表之问的相关系数介于 ０．１６８—０．３７３之间，均低于各分量表与总量表之问 的相关，说明本分类量表的聚集效度和区分效度较 好，各类别之间具有良好的性¨ 。 虽然如此，大学生手机网络成瘾分类量表依然 有着良好的信效度，与以往的智能手机成瘾问卷相 比较，它能对手机网络成瘾的大学生进行有效的功 能分类，对于更高效的针对性干预有一定的意义。 本次研究样本量较小，仅有２９５人，且全部来 源于公共卫生学院的五年级本科生，难以避免选择 偏倚，代表性有所欠缺；将来应进行大样本和多专 业大学生的验证性研究。由于网络成瘾和手机成瘾 尚没有金标准，现有的量表以筛查为主，本研究的 主要目的也是对大学生进行手机网络成瘾的初筛， 为将来确立金标准后开展分类干预提供依据。因 此，在未来的研究中，应对手机网络成瘾有更全面 和明确的界定，确定其临床诊断的金标准。 参考文献 ［１］中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）．第３８次中国互联网络发展状 况统计报告［ＥＢ／ＯＬ］／／（２０１６—０８—０３）［２０１６—０９一Ｏ１］．ｈｔ— ｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｎｉｃ．ｎｅｔ．ｃｎ／ｇｙｗｍ／ｘｗｚｘ／ｒｄｘｗ／２０１６／２０１６０８／Ｗ０２０１６ ０８０３２０４１４４４１７９０２．ｐｄｆ． ・５０８・ ［２］李江，胡丹丹，季建林，等．手机网络成瘾［Ｊ］．中华行为医学与脑 科学杂志，２０１５，２４（１２）：１１３８—１１４０． ［３］Ｂｉａｎｃｈｉ Ａ，Ｐｈｉｌｌｉｐｓ ＪＧ．Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｏｆ ｐｒｏｂｌｅｍ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｕｓｅ［Ｊ］．Ｃｙｂｅｒｐｓｙｅｈｏｌ Ｂｅｈａｖ，２００５，８（１）：３９—５１． ［４］Ｌｅｕｎｇ Ｌ．Ｌｉｎｋｉｎｇ ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｔｏ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｐｅｒ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ａｍｏｎｇ ａｄｏｌｅｓｃｅｎｔｓ ｉｎ Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ－ ｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｌｄｒｅｎ ａｎｄ Ｍｅｄｉａ，２００８，２（２）：９３—１１３． ［５］Ｔｏｄａ Ｍ，Ｍｏｎｄｅｎ Ｋ，Ｋｕｂｏ Ｋ，ｅｔ ａ１．Ｃｅｌｌｕｌａｒ ｐｈｏｎｅ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ ｔｅｎｄ— ｅｎｅｙ ｏｆ ｆｅｍａｌｅ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｓｔｕｄｅｎｔｓ［Ｊ］．Ｎｉｈｏｎ Ｅｉｓｅｉｇａｋｕ Ｚａｓｓｈｉ， ２００４，５９（４）：３８３—３８６． ［６］Ｂｉｌｌｉｅｕｘ Ｊ，Ｖａｎ ｄｅｒ Ｌｉｎｄｅｎ Ｍ，Ｄ’Ａｃｒｅｍｏｎｔ Ｍ，ｅｔ ａ１．Ｄｏｅｓ ｉｍｐｕｌｓｉｖｉｔｙ ｒｅｌａｔｅ ｔｏ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ ｏｎ ａｎｄ ａｃｔｕａｌ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，２００７，２１（４）：５２７—５３７． ［７］黄海，牛露颖，周春燕，等．手机依赖指数中文版在大学生中的信 效度检验［Ｊ］．中国Ｉ艋床心理学杂志，２０１４（５）：８３５—８３８． ［８］Ｈｏｐｅ Ｄ．ｉＰｈｏｎｅ ａｄｄｉｃｔｉｖｅ，ｓｕｒｖｅｙ ｒｅｖｅａｌｓ［ＥＢ／ＯＬ］／／（２０１０一Ｏ３— ０８）［２０１６—０９—０１］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｉｖｅｓｃｉｅｎｃｅ．ｃｏｒｎ／６１７５一 ｉｐｈｏｎｅ—ａｄｄｉｃｔｉｖｅ・ｓｕｒｖｅｙ—ｒｅｖｅａｌｓ．ｈｔｍ１． ［９］Ｌｅｅ Ｈ．Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ａｄｄｉｃｔｉｖｅ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｕｓｅ『Ｊ］．Ｔｈｅ Ｋｏｒｅａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，２００８，２２（１）：１３３—１５７． ［１０］Ｋｗｏｎ Ｍ，Ｌｅｅ ＪＹ，Ｗｏｎ ＷＹ，ｅｔ ａ１．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ（ＳＡＳ）［Ｊ］．ＰＬｏＳ Ｏｎｅ，２０１３，８ （２）：ｅ５６９３６， ［１１］Ｋｉｍ Ｄ，Ｌｅｅ Ｙ，Ｌｅｅ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｋｏｒｅａｎ ｓｍａ￣ｐｈｏｎｅ ａｄ— ｄｉｃｔｉｏｎ ｐｒｏｎｅｎｅｓｓ ｓｃａｌｅ ｆｏｒ ｙｏｕｔｈ［Ｊ］．ＰＬｏＳ Ｏｎｅ，２０１４，９ （５）：ｅ９７９２０． ［１２］苏双，潘婷婷，刘勤学，等．大学生智能手机成瘾量表的初步编 制［Ｊ］．中国心理卫生杂志，２０１４，２８（５）：３９２—３９７． ［１３］Ｂｏｕａｚｚａ Ａ，Ａ１－Ｂａｒａｓｈｄｉ ＨＳ，Ｚｕｂａｉｄｉ ＡＱＡ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ Ｖａｌｉ— ｄａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ Ａｄｄｉｃｔｉｏｎ Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ（ＳＰＡＱ）［Ｊ］．Ｇｌｏｂ－ ａｌ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｏｒｓ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２０１５，２：５８—６８． ［１４］Ｂｉｌｌｉｅｕｘ Ｊ，Ｍａｕｒａｇｅ Ｐ，Ｌｏｐｅｚ—Ｆｅｒｎａｎｄｅｚ Ｏ，ｅｔ ａ１．Ｃａｎ ｄｉｓｏｒｄｅｒｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ ｕｓｅ ｂｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ａ ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ９ Ａｎ ｕｐｄａｔ．ｅ ｏｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｅｖｉｄｅｎｃｅ ａｎｄ ａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ［Ｊ］．Ｃｕｒｒｅｎｔ Ａｄｄｉｃｔｉｏｎ Ｒｅｐｏｆｌｓ，２０１５，２（２）：１５６—１６２． ［１５］Ｙｏｕｎｇ ＫＳ．Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ：ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｅｎｅｅ ｏｆ ａ ｎｅｗ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｄｉｓｏｒ－ ｄｅｒ［Ｊ］．Ｃｙｂｅｒ Ｐｓｙｃｈｏｌ Ｂｅｈａｖ，１９９８，１（３）：２３７—２４４． ［１６］熊婕，周宗奎，陈武，等．大学生手机成瘾倾向量表的编制［Ｊ］． 中国心理卫生杂志，２０１２，２６（３）：２２２—２２５． ［１７］蒋小花，沈卓之，张楠楠，等．问卷的信度和效度分析［Ｊ］．现代 预防医学，２０１０，３７（３）：４２９—４３１． ［１ ８］Ｒｏｓｅ Ｓ，Ｄｈａｎｄａｙｕｄｈａｍ Ａ．Ｔｏｗａｒｄｓ ａｎ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ— ｂａｓｅｄ ｐｒｏｂｌｅｍ ｓｈｏｐｐｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｕｒ：ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｓｈｏｐｐｉｎｇ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ［Ｊ］．Ｊ Ｂｅｈａｖ Ａｄｄｉｃｔ，２０１４，３ （２）：８３—８９． ［１９］Ｄｕｒｏｙ Ｄ，Ｇｏｒｓｅ Ｐ，Ｌｅｊｏｙｅｕｘ Ｍ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｃｏｍｐｕｌｓｉｖｅ ｂｕｙｉｎｇ ｉｎ Ｐａｒｉｓｉａｎ ｓｔｕｄｅｎｔｓ［Ｊ］．Ａｄｄｉｃｔ Ｂｅｈａｖ，２０１４，３９（１２）： １８２７—１８３０． ［２０］梁永红，杨业兵，佟洋．人格测验正反向题目的时间效应［Ｊ］．中 国健康心理学杂志，２００８，１６（７）：８２５—８２６． ［２１］Ｒｏｓｚｋｏｗｓｋｉ ＭＪ．Ｓｈｉｆｔｉｎｇ ｇｅａｒｓ：ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｏｆ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｗｏ ｎｅｇａ— ｔｉｖｅｌｙ ｗｏｒｄｅｄ ｉｔｅｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ｏｆ ａ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｗｏｒｄｅｄ ｑｕｅｓｔｉｏｎ— ｎａｉｒｅ［Ｊ］．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ＆Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎ Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，２０１０，３５ （１）：１１３—１３０． ［２２］Ｙｏｕｎｇ Ｋ．Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ａｄｄｉｃｔｉｏｎ：ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙ Ｐｓｙｃｈｏｔｈｅｒａｐｙ，２００９，３９（４）： ２４】一２４６ ［收稿日期］２０１６—０９—２３ ［本文编辑］关伟
